深層学習と従来の機械学習の統合による生命医学文献からの知識抽出

本稿では、BioNLP-OST 2019における細菌生息地（Bacteria Biotope, BB）タスクへの参加を報告する。本システムは、エンティティ認識、正規化、関係抽出に向け、微調整済みの言語表現モデルと、単語埋め込みおよび語彙的特徴に基づく機械学習手法を組み合わせて用いている。本手法は最先端の性能を達成し、全6つのサブタスクのうち5つにおいてトップ2のシステムの一つとなった。